Applications of Artificial Intelligence Techniques in the Petroleum Industry gives engineers a critical resource to help them understand the machine learning that will solve specific engineering challenges. The reference begins with fundamentals, covering preprocessing of data, types of intelligent models, and training and optimization algorithms. The book moves on to methodically address artificial intelligence technology and applications by the upstream sector, covering exploration, drilling, reservoir and production engineering. Final sections cover current gaps and future challenges.
- Teaches how to apply machine learning algorithms that work best in exploration, drilling, reservoir or production engineering
- Helps readers increase their existing knowledge on intelligent data modeling, machine learning and artificial intelligence, with foundational chapters covering the preprocessing of data and training on algorithms
- Provides tactics on how to cover complex projects such as shale gas, tight oils, and other types of unconventional reservoirs with more advanced model input
Abdolhossein Hemmati-Sarapardeh is currently an Assistant Professor at the Shahid Bahonar University of Kerman. He is also an adjunct professor at College of Construction Engineering, Jilin University, Changchun, China; and visiting scholar at Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang 550000, Viet Nam and Faculty of Environment and Chemical Engineering, Duy Tan University, Da Nang 550000, Viet Nam. Dr. Hemmati was previously a visiting scholar at the University of Calgary, Canada. He earned a PhD in petroleum engineering from the Amirkabir University of Technology, an MSc in hydrocarbon reservoir engineering from the Sharif University of Technology, and a BSc in petroleum engineering from the Amirkabir University of Technology. His research interests include enhanced oil recovery processes, heavy oil systems, nanotechnology and applications of intelligent models in the petroleum industry. Abdolhossein has been awarded as a distinguished graduate MSc student, was an honor PhD student, and a recipient of the National Elites Foundation Scholarship. He was named Outstanding Reviewer in five prestigious journals including Journal of Fuel and Journal of Petroleum Science and Engineering, published by Elsevier. He has published over 90 journal articles, several conference proceedings, and earned one patent.
Applications of Artificial Intelligence Techniques in the Petroleum Industry gives engineers a critical resource to help them understand the machine learning that will solve specific engineering challenges. The reference begins with fundamentals, covering preprocessing of data, types of intelligent models, and training and optimization algorithms. The book moves on to methodically address artificial intelligence technology and applications by the upstream sector, covering exploration, drilling, reservoir and production engineering. Final sections cover current gaps and future challenges. Teaches how to apply machine learning algorithms that work best in exploration, drilling, reservoir or production engineering Helps readers increase their existing knowledge on intelligent data modeling, machine learning and artificial intelligence, with foundational chapters covering the preprocessing of data and training on algorithms Provides tactics on how to cover complex projects such as shale gas, tight oils, and other types of unconventional reservoirs with more advanced model input
| Erscheint lt. Verlag | 26.8.2020 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik |
| Technik ► Umwelttechnik / Biotechnologie | |
| Wirtschaft | |
| ISBN-10 | 0-12-822385-5 / 0128223855 |
| ISBN-13 | 978-0-12-822385-7 / 9780128223857 |
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